PyTorch 和 TensorFlow 相比,还是个比较新的工具,但发展势头很猛。官方文档和教程也不错。PyTorch 也包含了流行计算机视觉框架的实现,非常易用。 区别#1——动态及静态图形定义 两种框架都在张量上运行,把任何模型都看作一个有向非循环图(DAG),但对于如何定义它们,PyTorch 和 TensorFlow 区别很大。 TensorFlow 遵循“...
而 TensorRT 则是对训练好的模型进行优化。TensorRT 就只是推理优化器。当你的网络训练完之后，可以将训练模型文件直接丢进 TensorRT中，而不再需要依赖深度学习框架（Caffe，TensorFlow 等）可以认为 TensorRT 是一个只有前向传播的深度学习推理框架，这个框架可以将Caffe，TensorFlow，PyTorch等网络模型解析，然后与 Tensor...
在经过测试的 Nvidia GPU 上,TensorRT 在小批量和大批量方面的表现都远远优于其他。随着批量大小的增加,相对速度变得更快。这显示了 Nvidia 能够在推理时更好地利用硬件缓存,因为激活占用的内存随着批量大小线性增长,适当的内存使用可以大大提高性能。 基准测试高度依赖于所使用的数据、模型、硬件和优化技术。为了在推...
选择适当的格式和设置对于在模型大小、速度和精度之间实现最佳平衡至关重要。 模型推理速度对比 本文将yolov8n.pt模型分别导出ONNX、OpenVINO-FP32、OpenVINO-int8、TensorRT这4种格式,加上原生pytorch格式的yolov8n.pt模型,共5种格式模型。分别在CPU与GPU上进行了推理测试,测试结果如下表: 为了更直观的进行推理结果...
MediaPipe 不支持除了tensorflow之外的其他深度学习框架。MediaPipe 的主要用例是使用推理模型和其他可重用组件对应用机器学习管道进行快速原型设计。MediaPipe 还有助于将机器学习技术部署到各种不同硬件平台上的演示和应用程序中,为移动、桌面/云、web和物联网设备构建世界级ML解决方案和应用程序。
九,推理速度对比 十,参考资料 一、ONNX简介 它是微软和Facebook提出的一种表示深度学习模型的开放格式,定义了一套独立于环境和平台的标准格式。 二、使用场景 无论你使用什么样的训练框架来训练模型(比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle),你都可以在训练后将这些框架的模型统一转为ONNX存储。 ONNX文件不仅存储了...
唯一不足就是 ONNX 节点粒度较细,推理速度有时候比其他推理框架如 TensorRT 较低。 NCNN是针对手机端的部署。优势是开源较早,有非常稳定的社区,开源影响力也较高。 OpenVINO 是 Intel 家出的针对 Intel 出品的 CPU 和 GPU 友好的一款推理框架,同时它也是对接不同训练框架如 TensorFlow,Pytorch,Caffe 等。不足...
C++ 库,用于加速 NVIDIA 的 GPU,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理,支持 TensorFlow,Pytorch,Caffe2 ,Paddle等框架训练出的神经网络,可以优化网络计算TensorRT官网下载地址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt 开发者指南:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index...
TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。主要用来针对 NVIDIA GPU进行 高性能推理(Inference)加速。